論文の概要: Charging a quantum battery in a non-Markovian environment: a collisional
model approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13488v1
- Date: Tue, 27 Dec 2022 13:46:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-09 01:56:23.114942
- Title: Charging a quantum battery in a non-Markovian environment: a collisional
model approach
- Title（参考訳）: 非マルコフ環境における量子電池の充電-衝突モデルによるアプローチ
- Authors: Daniele Morrone, Matteo A. C. Rossi, Andrea Smirne, Marco G. Genoni
- Abstract要約: オープンシステム量子電池の充電過程における非マルコビアン性の影響について検討する。
一般に、メモリを持つ環境の存在は、その最大値に近い定常的なエルゴトロピーを生成できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the effect of non-Markovianity in the charging process of an
open-system quantum battery. We employ a collisional model framework, where the
environment is described by a discrete set of ancillary systems and memory
effects in the dynamics can be introduced by allowing these ancillas to
interact. We study in detail the behaviour of the steady-state ergotropy and
the impact of the information backflow to the system on the different features
characterizing the charging process. Remarkably, we find that there is a
maximum value of the ergotropy achievable: this value can be obtained either in
the presence of memoryless environment, but only in the large-loss limit, as
derived in [D. Farina et al., Phys. Rev. B 99, 035421 (2019)], or in the
presence of an environment with memory also beyond the large-loss limit. In
general, we show that the presence of an environment with memory allows us to
generate steady-state ergotropy near to its maximum value for a much larger
region in the parameter space and thus potentially in a shorter time. Relying
on the geometrical measure of non-Markovianity, we show that in both the cases
of an environment with and without memory the ergotropy maximum is obtained
when the non-Markovianity of the dynamics of the battery is zero, possibly as
the result of a non-trivial interplay between the memory effects induced by,
respectively, the environment and the charger connected to the battery.
- Abstract（参考訳）: オープンシステム量子電池の充電過程における非マルコビアン性の影響について検討する。
我々は衝突モデルフレームワークを用いて,環境を離散的なシステム群で記述し,これらのアンシラを相互作用させることで,ダイナミクスにおけるメモリ効果を導入することができる。
本研究では,定常エルゴトロピーの挙動と,システムへの情報バックフローが充電過程を特徴付ける異なる特徴に与える影響について詳細に検討する。
この値は記憶のない環境が存在する場合にのみ得られるが、[d. farina et al., phys. rev. b 99, 035421 (2019)] で導かれるような大きな損失限度においてのみ得られる。
一般に、メモリを持つ環境の存在により、パラメータ空間のより広い領域に対して最大値に近い定常エルゴトロピーを生成でき、その結果、より短い時間で実現可能であることを示す。
非マルコフ性に関する幾何学的尺度に依拠して、バッテリのダイナミクスの非マルコフ性がゼロである場合、または、バッテリに接続された環境と充電器によって引き起こされるメモリ効果の非自明な相互作用の結果、記憶の有無と無記憶の場合の両方においてエルゴトロピー最大値が得られることを示す。
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